| 专利号 | 2019101313951 | 申请日 | 2019-02-22 | 专利名称 | 一种基于深度学习的装配监测方法、设备及可读存储介质 |
| 授权日 | 2020-09-18 | 专利权人 | 青岛理工大学 | 发明人 | 陈成军;张春林;李东年;洪军 |
| 主分类号 | G06K9/62 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种基于深度学习的装配监测方法，包括如下步骤：创建物理装配体的训练集，训练集包括多个监测角度下的3D装配体的深度图像集Di和标签图像集Li，其中i表示装配步骤，第i步的深度图像集Di对应第i步的标签图像集Li，标签图像集Li中的标签图像用不同颜色渲染3D装配体的不同零件；利用训练集训练深度学习网络模型；通过深度相机获取物理装配场景下的物理装配体深度图像C，并将该物理装配体深度图像C输入深度学习网络模型，输出物理装配体的像素分割图像，像素分割图像通过像素颜色表征不同零件，识别出物理装配体的各零件。本发明不仅能够识别装配体的各零件，还能监测装配步骤以及各零件是否装配出错、出错类型。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
